AI Act e cybersecurity

Introduzione all'AI Act e al suo impatto sulla cybersecurity

In un'epoca caratterizzata da un progresso tecnologico sempre più pervasivo e da un'incessante digitalizzazione di molteplici processi operativi, il Regolamento sull'Intelligenza Artificiale - comunemente noto come AI Act – assurge al ruolo di preminente punto di riferimento nel contesto normativo europeo. La sua genesi nel panorama legislativo attesta l'indiscutibile necessità di instaurare un paradigma ove la precisione, la robustezza e, non da ultimo, la sicurezza dei sistemi di Intelligenza Artificiale (IA)  siano assicurate e perpetuate nel tempo, con un accento particolare sulla sostenibilità etica e sulla protezione dei dati.

Il fulcro del citato Regolamento non si circoscrive meramente all'analisi e alla regolamentazione dei singoli algoritmi, bensì aspira a stabilire un quadro normativo che copra l'intero ecosistema costitutivo di un sistema di IA. Tale prospettiva, decisamente olistica, proietta la sua luce su una molteplicità di aspetti e componenti dei sistemi di IA, abbracciando non solo le entità algoritmiche, ma altresì le infrastrutture tecnologiche, le dinamiche di interoperabilità, i flussi informativi e, inevitabilmente, gli impatti socio-economici e legali connessi alla loro implementazione e funzionamento.

Tale approccio trascende dunque l'ordinaria visione meccanicistica e modularizzata dei sistemi di IA, delineando una strategia comprensiva che mira a colmare le potenziali lacune e a mitigare i rischi che potrebbero insorgere da un'ottica troppo ristretta e segmentata, focalizzata unicamente sui moduli algoritmici individuali. L'esperienza dimostra, del resto, come una pura e isolata focalizzazione sui singoli elementi possa inevitabilmente trascurare le criticità e le vulnerabilità che possono manifestarsi nei punti di intersezione  tra le diverse componenti dei sistemi di IA, generando così potenziali minacce per la sicurezza e la protezione dei dati.

Risulta essenziale, quindi, sottolineare il carattere pervasivo e multiforme delle implicazioni della normativa in questione. L'AI Act, infatti, non si limita a definire i confini etici e le direttrici per l'implementazione e l'utilizzo dei sistemi di IA, ma incide profondamente anche sul panorama della cybersecurity e della protezione dei dati, settori nei quali le dinamiche di IA potrebbero rappresentare, al contempo, una sfida e una risorsa di inestimabile valore.

Rafforzare la sicurezza informatica e tutelare i dati personali e sensibili nel contesto dell'implementazione di soluzioni basate sull'Intelligenza Artificiale significa navigare tra le acque di un equilibrio delicato, in cui l'innovazione e la protezione delle informazioni devono coesistere in una sintesi armoniosa, garantendo sia il progresso tecnologico sia il rispetto della privacy e l'integrità dei dati.

Il panorama normativo delineato dall'AI Act, dunque, s'interpone come un punto di riferimento imprescindibile, una bussola normativa che guida non solo gli sviluppatori e i fornitori di tecnologie basate su IA, ma anche le entità che ne fanno uso, verso pratiche e implementazioni che siano sicure, etiche e, soprattutto, conformi agli elevati standard di protezione dei dati e sicurezza informatica imposti dalla normativa europea. Con un occhio sempre rivolto verso il futuro e uno saldo sul presente, il Regolamento aspira a consolidare un framework in cui l'IA non sia solo simbolo di progresso, ma anche espressione di un'innovazione responsabile e sicura, in grado di valorizzare e preservare i diritti fondamentali degli individui e l'integrità dei sistemi informativi in un'epoca fortemente digitalizzata.

L'integrazione tra sistemi di Intelligenza Artificiale

La complessità intrinseca dei sistemi di Intelligenza Artificiale (IA) si manifesta non solo attraverso le avanzate capacità cognitive e le sofisticate architetture algoritmiche, ma altresì mediante la tessitura di reti intricate che emergono quando diversi modelli e moduli IA convergono all'interno di un unico ecosistema tecnologico. La dicotomia tra l'indispensabilità di tali sistemi e le sfide emergenti dalla loro interazione e coesistenza nel panorama tecnologico contemporaneo costituisce un tema cruciale, la cui esplorazione si rende sempre più pressante alla luce dell'espansione pervasiva dei sistemi IA nei diversi ambiti del tessuto socio-economico.

Tali modelli IA, pur essendo dei componenti cardinali e imprescindibili per il funzionamento delle relative applicazioni e sistemi, rappresentano solamente una frazione dell'intero ecosistema in cui sono immersi. L'osservazione critica si concentra sul fatto che la creazione e il deployment di sistemi IA spesso sono realizzati tramite la combinazione e l'integrazione di modelli provenienti da diversi fornitori e sviluppatori, generando così un ampio ventaglio di interazioni, alcune delle quali possono rimanere inesplorate o sottovalutate durante le fasi di sviluppo e implementazione.

Non di rado, attori significativi del settore tecnologico, nel fervore di introdurre sul mercato soluzioni innovative e d'avanguardia, tendono a sottovalutare, o in certi casi trascurare, l'analisi approfondita delle possibili interazioni, delle sinergie e delle frizioni che potrebbero manifestarsi all'interno di tali sistemi compositi. La negligenza in tale ambito può facilitare l'insorgere di vulnerabilità e lacune, le quali, a loro volta, possono rappresentare delle potenziali minacce per la sicurezza dei dati e la stabilità operativa dei sistemi IA implementati.

L'analisi delle possibili interazioni e delle potenziali vulnerabilità diventa, pertanto, non solo uno step metodologico, ma un imperativo etico e operativo per garantire che i sistemi IA integrati siano non solo funzionalmente efficienti, ma anche sicuri, resilienti e conformi agli standard normativi vigenti in materia di cybersecurity e protezione dei dati. Si dovrebbe pertanto adottare un approccio olistico, ove ciascun modulo o modello IA non venga percepito e trattato come un'entità isolata, bensì come un componente di un organismo tecnologico più ampio, le cui parti interagiscono e si influenzano mutualmente.

L'esplorazione delle dinamiche interne a questi ecosistemi compositi di IA e l'identificazione proattiva delle potenziali minacce e vulnerabilità devono, quindi, essere affrontate con un approccio che abbracci competenze in cybersecurity, aspetti legali, etici e tecnologici, allo scopo di delineare strategie e prassi operative che non solo preservino l'integrità e la funzionalità dei sistemi, ma tutelino anche i dati e le informazioni che attraversano e risiedono in tali architetture tecnologiche.

Nell'ottica di un ecosistema digitale in cui la fiducia nei sistemi tecnologici rappresenta un pilastro irrinunciabile, la sfida posta dall'integrazione dei sistemi IA interpella l'intera comunità professionale e accademica, invitando alla costruzione di un dialogo costruttivo e alla definizione di linee guida e standard che, pur valorizzando l'innovazione dell'IA, ne garantiscono la sicurezza, l'eticità e la conformità normativa.

L'essenzialità della valutazione del rischio nel settore della cybersecurity

Navigando attraverso le intricate maglie dell'ecosistema digitale contemporaneo, l'attenzione si concentra con forza crescente sull'importanza di una meticolosa e ben articolata valutazione del rischio nel settore della cybersecurity, un ambito che s'intreccia in modo inscindibile con l'implementazione e la gestione dei sistemi di Intelligenza Artificiale. L' AI Act emerge, in questa cornice, non solamente come strumento normativo, ma come una colonna portante che enfatizza l'essenziale esigenza di sondare in profondità i rischi inerenti alla cybersecurity.

La valutazione del rischio, tuttavia, non può e non deve relegarsi al semplice ambito teorico-analitico, diventando anzi imprescindibile che essa trovi una concreta e efficace traduzione in procedure operative chiaramente delineate e implementate. Al di là della mera analisi, è imperativo che tale valutazione si coniughi e si traduca in protocolli d'azione e misure operative che siano in grado di contrapporsi, prevenire e mitigare le minacce potenziali e reali al sistema informativo.

In tale processo, l'integrazione delle norme generali di cybersecurity con misure specificamente calibrate per la tutela dei sistemi IA costituisce un elemento essenziale. La specificità e la complessità dei sistemi IA - con la loro architettura e le molteplici modalità d'interazione con altri sistemi e con l'utente - rendono imperativa la definizione di misure di sicurezza ad hoc, che considerino la specificità delle potenziali minacce e vulnerabilità cui tali sistemi possono essere esposti.

Un'altra considerazione fondamentale è legata alla necessità che il processo di valutazione del rischio e l'implementazione delle relative misure di sicurezza siano documentate con un'attenzione e una precisione quasi maniacali. Tale visione si allinea all'approccio basato sull'accountability, una filosofia che permea il General Data Protection Regulation (GDPR).

Alla luce di ciò, il processo di valutazione del rischio deve incorporare approccio che enfatizzi non solo la responsabilità, ma anche la trasparenza e la tracciabilità delle decisioni, delle misure implementate e delle procedure operative stabilite. La documentazione relativa non deve, pertanto, limitarsi a registrare le scelte e le azioni compiute, ma deve essere in grado di illustrare, con chiarezza e coerenza, il percorso decisionale che ha guidato tali scelte, i criteri adottati nella valutazione dei rischi e le ragioni che hanno orientato verso l'adozione delle specifiche misure di sicurezza.

La obiettivo finale, dunque, converge verso la costruzione di un ecosistema in cui la tecnologia IA possa prosperare e evolvere in un contesto sicuro, etico e regolamentato, dove la valutazione e la gestione del rischio in materia di cybersecurity non siano percepite come un mero obbligo normativo o un onere accessorio, bensì come pilastri fondamentali per la salvaguardia e la sostenibilità del progresso tecnologico. In questa prospettiva, il paradigma che vede la valutazione del rischio e l'accountability come cardini del futuro digitale, s'impone con prepotenza, delineando i contorni di un orizzonte in cui l'innovazione e la sicurezza vadano di pari passo, in un cammino armonico verso uno sviluppo tecnologico responsabile e sostenibile.

La sicurezza intrinseca nell'arco di vita del prodotto: un imperativo nella creazione dei sistemi di IA

L'accelerazione nello sviluppo dell'Intelligenza Artificiale (IA) esige, con incisività crescente, che la sicurezza non sia considerata come un elemento accessorio, quanto piuttosto come un attributo inerente e pervasivo che accompagni il prodotto durante l'intero ciclo vitale. L'approccio alla sicurezza nei sistemi IA deve, pertanto, essere visualizzato e implementato attraverso una lente di continuità e integrazione, imbastendo una struttura in cui ogni fase del ciclo di vita del sistema sia intrisa di consapevolezza e misure di sicurezza.

La necessità è quella di adottare una filosofia che veda gli attori del settore - sviluppatori, fornitori, e gestori dei sistemi di IA - adottare e implementare misure di sicurezza già dalla progettazione, implementando ogni elemento e fase del sistema con una consapevolezza e una robustezza di sicurezza intrinseca. L'aspirazione non è solo quella di creare sistemi sicuri fin dalla loro genesi, ma altresì quella di garantire che le misure e i protocolli di sicurezza rimangano efficaci, aggiornati e resilienti per l'intera durata del ciclo vitale del sistema, assicurando così una protezione duratura e dinamica  di fronte all'evoluzione delle minacce e dei rischi nel panorama digitale.

L'applicabilità delle tecnologie IA nel panorama attuale

Quando si naviga attraverso le tecnologie di IA, ci si confronta con una vasta gamma di soluzioni e applicazioni, ognuna delle quali raggiunge vari gradi di maturità tecnologica e sicurezza. Le sfide che emergono da questa realtà policroma sono notevoli e multiformi, richiedendo un'attenzione particolareggiata e un approccio olistico che riconosca e affronti le limitazioni e le vulnerabilità intrinseche delle tecnologie emergenti e esistenti.

Non tutte le tecnologie di IA, con le loro specifiche caratteristiche e livelli di maturità, sono, infatti, adatte o preparate per essere implementate in scenari ad alto rischio o in applicazioni che esigono un elevato grado di affidabilità e sicurezza. Di conseguenza, l'adozione di un approccio olistico, che sia al contempo critico, realistico e prudente, diventa un elemento cardine nella strategia di implementazione delle soluzioni IA.

È fondamentale che la scelta e l'implementazione delle tecnologie IA in specifici contesti e applicazioni sia guidata non solo dalle potenzialità e dalle capacità dichiarate delle tecnologie stesse, ma anche da una meticolosa valutazione delle loro limitazioni, dei loro punti di forza e di debolezza e delle loro effettive capacità operativo-funzionali in contesti applicativi reali e concreti. In tal modo, è possibile assicurare che l'implementazione delle tecnologie IA non solo risponda adeguatamente alle esigenze e ai requisiti specifici, ma lo faccia in maniera sicura, affidabile e conforme agli standard e alle normative vigenti.

Il percorso verso l'effettiva implementazione di soluzioni IA mature, sicure e affidabili richiede un dialogo tra gli stakeholder, affinché l'innovazione tecnologica e l'implementazione delle soluzioni IA possano procedere in maniera sostenibile, responsabile e allineata con i principi etici, legali e di sicurezza, costruendo un futuro in cui la tecnologia IA possa essere un alleato affidabile e sicuro nella costruzione di una società digitale avanzata e inclusiva.

Caso ICO e valutazione del rischio in ambito IA: un confronto tra privacy e sicurezza

Il panorama contemporaneo dei sistemi di Intelligenza Artificiale (IA) è spesso teatro di casi ed esempi che generano ampie riflessioni sull'etica, sulla sicurezza e sulla protezione dei dati. Un caso emblematico in tal senso è rappresentato dalle vicende che hanno visto coinvolta l'ICO (Information Commissioner's Office) nel contesto di un'indagine relativa al chatbot generativo implementato da Snap. Questo episodio non solo ha elevato ulteriori quesiti in merito alla valutazione dei rischi in ambito IA, ma ha anche evidenziato la sfida che risiede nella distinzione e nell'integrazione tra la valutazione del rischio legata alla privacy e il sistema di gestione del rischio IA previsto dalla normativa europea conosciuta come AI Act.

La distinzione tra questi due piani di valutazione del rischio, sebbene appaia nitida in una prima analisi, si complica notevolmente quando ci si immerge nei dettagli operativi. Da un lato, la valutazione del rischio in termini di privacy, come delineato dal Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR), si focalizza essenzialmente sull'impatto che una tecnologia, un processo o un sistema possono avere sui dati personali e sulla privacy degli individui coinvolti. L'attenzione è prioritariamente rivolta alla minimizzazione dei dati, alla limitazione della finalità e della conservazione, e alla protezione dei diritti e delle libertà degli interessati.

Dall'altro lato, il sistema di gestione del rischio IA, come contemplato dall'AI Act, esibisce una portata significativamente più ampia, abbracciando un'analisi approfondita e multidimensionale dei potenziali rischi associati ai sistemi IA. Questa analisi non si circoscrive unicamente ai rischi per la privacy, ma si espande per includere variabili quali la sicurezza, l'accuratezza, la robustezza, la resilienza e l'affidabilità dei sistemi IA, nonché le implicazioni e i rischi etici e sociali che essi potrebbero comportare.

L'incrocio e la sintesi tra questi due mondi - la valutazione del rischio privacy e quella più ampia del rischio IA - viene rappresentata, e in parte ricomposta, attraverso la conduzione di un'analisi di impatto etico e sulla protezione dei dati (Ethics and Data Protection Impact Assessment). Tale approccio non solo assimila i principi e i requisiti del GDPR, instaurando un rigoroso esame dell'impatto dei sistemi sulla protezione dei dati, ma si eleva per incorporare e integrare criteri e variabili rilevanti in termini etici e di sicurezza come delineati dall'AI Act.

È cruciale sottolineare come la fusione tra questi due livelli di analisi e valutazione del rischio permetta di costruire un quadro di riferimento più olistico e robusto, che sia in grado di catturare e affrontare in maniera comprensiva le complessità, le sfide e i rischi che permeano l'implementazione e l'utilizzo dei sistemi IA in scenari reali. L'obiettivo ultimo risiede nel garantire che le soluzioni IA siano non solo conformi agli standard legali e normativi, ma anche eticamente solide, socialmente accettabili e tecnologicamente sicure, costruendo così un ecosistema digitale in cui l'innovazione e la protezione procedano di pari passo e si rafforzino mutualmente.

In conclusione

L'AI Act, sebbene rappresenti un caposaldo normativo essenziale e imprescindibile nel panorama europeo delle tecnologie di Intelligenza Artificiale (IA), non può e non deve essere percepito come un punto di arrivo, bensì come un fondamento da cui prendere le mosse. La sua architettura normativa, infatti, fornisce una struttura e una base regolamentare, ma l'efficacia della sua implementazione e il reale raggiungimento degli obiettivi prefissati dipendono da uno sforzo collettivo, multisettoriale e multidisciplinare.

Le Organizzazioni, in qualità di attori centrali nell'ecosistema della IA, sono chiamate a interiorizzare e a tradurre in pratica i principi, le norme e le indicazioni sancite dall'AI Act, adottando un approccio proattivo e orientato al futuro. Non si tratta unicamente di assicurare la conformità normativa e di evitare possibili sanzioni, bensì di garantire che i sistemi di IA siano sicuri, affidabili, etici e socialmente responsabili in ogni fase del loro ciclo di vita.

La sicurezza, in questo contesto, assume una valenza poliedrica, estendendosi dalla sicurezza informatica alla protezione dei dati, dall'affidabilità tecnologica alla robustezza operativa, e comporta la salvaguardia degli utenti e dei loro dati da potenziali minacce, vulnerabilità e rischi. Le minacce, infatti, possono manifestarsi sotto svariate forme e in diversi momenti, rendendo imperativo che le misure di sicurezza siano integrate, dinamiche e capaci di adattarsi ai mutamenti del contesto tecnologico e delle minacce stesse.

È fondamentale, dunque, che le Organizzazioni investano risorse, competenze e energie nel costante miglioramento e aggiornamento delle strategie, delle tecnologie e delle competenze in materia di sicurezza e protezione dei dati. Questo impegno si articola in una serie di azioni e attività quali la formazione continua, la realizzazione di test e verifiche periodiche, l'aggiornamento delle politiche e delle tecnologie di sicurezza, e la promozione di una cultura organizzativa centrata sulla sicurezza e sull'etica.

In un'epoca segnata dalla rapida evoluzione tecnologica e dalla crescente complessità delle sfide in ambito di sicurezza e protezione dei dati, la salvaguardia dei sistemi IA e delle informazioni che essi elaborano non rappresenta un obiettivo che, una volta raggiunto, può essere dato per scontato. Al contrario, si configura come un impegno continuo, un percorso che richiede vigilanza, adattabilità e un incessante desiderio di eccellenza e di responsabilità etica e sociale da parte delle organizzazioni e di tutti gli attori coinvolti nell'ecosistema della IA.